resonanzband_test/artifact3

Analyse des Einflusses eines isolierten Toggles auf das Resonanzband (Run #24)

Purpose

Dokumentation von Run #24 zur Prüfung des kausalen Zusammenhangs zwischen einem isolierten Step-Toggle und der Max-Outlier-Performance im Resonanzband.

Problemstellung: Klären, ob der im Cluster dominierende Step den Max-Outlier direkt beeinflusst oder ob das Resonanzband unabhängig von diesem Mechanismus besteht.

Ziele:

• Nachweis einer kausalen Beziehung zwischen Step und Max-Outlier-Werten
• Abgrenzung des Resonanzbands von unmittelbaren Step-Effekten
• Standardisierte Auswertung über identische Runs (#22/#23 vs. #24)

Kontext & Hintergrund

Messdaten aus Cluster-Runs #22, #23 und #24 mit identischem Setup-Fingerprint und policy_hash.

Gruppierung:

• Run #22
• Run #23
• Run #24

Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:

• setup_fingerprint
• policy_hash
• metric_time_series

Domänenkontext:

• Cluster-Performance
• Timing-Anomalien
• Workload-Verzögerungen

Outlier-Definition:

• Methode: Schwellenbasiert
• Beschreibung: Outlier werden definiert als Latenzen über 90 ms.
• Metrik: max_ms, retry_total_overhead_ms

Motivation:

• Reduktion von Latenz-Peaks in Cluster-Jobs
• Kausaltest statt Korrelationsannahme
• Identifikation des Steps als Ursache spezifischer Outlier

Methode / Spezifikation

Übersicht:

• Vergleich dreier Runs mit identischem Setup und einzelnem Toggle am Step.
• Keine Änderungen in Schwellen, Logfeldern oder Policies.
• Bewertung anhand festgelegter Entscheidungstabelle (A, B, C).

Algorithmen / Verfahren:

• Deduplizieren von Max-only-Alerts pro Key pro Run.
• Berechnung der Outlier-Frequenz >90 ms.
• Erzeugung von Histogrammen und Quantilen für expires_at_dist_hours.
• Statistische Auswertung der retry_total_overhead_ms (p50/p95/p99/max).

Input / Output

Input-Anforderungen

Hardware:

• Cluster mit identischer Konfiguration über alle Runs

Software:

• Tracing- und Metriksystem mit unveränderten Schwellen

Konfiguration:

• Identischer setup_fingerprint und policy_hash

Erwartete Rohdaten

Felder pro Run:

• max_ms
• outlier_count_90ms
• expires_at_dist_hours
• retry_total_overhead_ms

Formatbeispiele:

• {'max_ms': 84.2, 'outlier_count_90ms': 12, 'expires_at_dist_hours': [1.2,1.6,2.0], 'retry_total_overhead_ms': {'p95':38.4,'p99':71.8}}

Trace-Daten:

• Format: structured JSON traces
• Hinweis: Alle Runs verwenden gleiche trace schemas für Vergleichbarkeit.

Analyse-Ausgaben

Pro Gruppe / pro Governor:

• Histogrammüberlagerung von expires_at_dist_hours
• Berechnung der Max-only-Alert-Kollapsrate

Vergleichsausgaben:

• Run #22 + #23 vs Run #24

  • Δ: Reduktion der >90 ms Outlier-Frequenz um signifikanten Anteil
  • CI(Δ): Nicht berechnet, da qualitative Beobachtung
  • RR: RR < 1 zeigt Verbesserung der Max-Latenz

• C-State-Korrelation: Nicht relevant für diesen Run

• Trace-Muster: Resonanzband unverändert, Max-Peak kollabiert

Workflow / Nutzung

Analyse-Workflow:

• Setup-Fingerprint bestätigen
• Einzeltoggle am Step aktivieren
• Run #24 durchführen (4× parallel)
• Metriken gemäss Entscheidungstabelle A–C auswerten
• Vergleich mit Vorläuferruns

Trace-Template-Anforderungen

Ziel: Vergleichbarkeit von Cluster-Traces über Runs

Erforderliche Tags & Metadaten:

• setup_fingerprint
• policy_hash
• metric_type
• job_id

trace-cmd-Setup:

• trace_cmd ohne zusätzliche Filter
• identische Sampling-Rate

Run-Design für Contributors:

• Nur ein Toggle-Parameter ändern
• Minimal-invasive Vergleiche für Kausalitätsschluss

Interpretation & erwartete Ergebnisse

Kernbefunde:

• Resonanzband bleibt konstant: Timing-Phänomen durch 4×-Ausführung.
• Max-Outlier kollabiert: direkter Zusammenhang mit Step bestätigt.

Implikationen für Experimente:

• Step ist primärer Auslöser der extremen Latenzen.
• Resonanzband durch parallele Dynamik, nicht Step-initiiert.

Planungsziel:

• Ziel: Trennung von Step-bedingten und Lastverteilungs-bedingten Effekten.
• Vorgehen:
  • Einzeltoggle-Design
  • Identische Randbedingungen über Runs

Limitationen & Fallstricke

Datenbezogene Limitationen:

• Beobachtungen basieren auf nur drei Runs
• Keine Bootstrap-Quantifizierung vorhanden

Bootstrap-spezifische Limitationen:

• Keine Resampling-Schätzung zur Unsicherheit genutzt

Kausalität & Generalisierbarkeit:

• Nur für N=1 Toggle getestet
• Ergebnisse gelten nur für gleiche Setup-Fingerprint-Konstellation

Praktische Fallstricke:

• Kleine Unterschiede im Scheduling können unbemerkt bleiben

Nächste Schritte & Erweiterungen

Geplante Experimente:

• Run #25 mit alternativem Step-Toggle oder Scheduling-Isolation

Analyseziele:

• Verifizierung der Step-Kausalität bei alternativer Implementierung

Regression & Modellierung:

• Späteres Modeling von Resonanzband-Bedingungen möglich

Community-Beiträge:

• Diskussion über Ursachen von Timing-Resonanzen zwischen Step- und Cluster-Ebene